摘要
文章介绍了GF(2m)域乘法运用CUDA编程语言在GPU(Graphic Processing Unit)上的并行加速的一般算法,并提出同样运用CUDA在GPU上实现的新型GF(2m)域乘法NPU-MUL并行算法,相较前者,该算法减少了大量对GPU全局存储器的原子操作。通过在NVIDIA公司的显示卡GeForce GTS 250上实现两种算法,表明NPU-MUL的运行时间是一般域乘法的运行时间的五分之一。
This paper describes the general algorithm of multiplication for GF(2m) implemented using CUDA programming language for GPU(Graphic Processing Unit),and presents a new parallel algorithm called NPU-MUL. Comparing with the former, the new algorithm reduces a lot of atomic operations on global memory. The experimental result on GeForce GTS 250 shows that the running time of NPU-MUL is one fifth of the general one.
出处
《信息网络安全》
2013年第1期22-26,共5页
Netinfo Security
基金
国家自然科学基金[61272404]
关键词
有限域
乘法
并行
GPU
field
multiplication
parallel
GPU